密歇根安娜堡数据科学解析

数据时代-大数据，非结构化数据，混合媒体数据，随便您如何命名-在这里，需要一类新的专家，他们可以从丰富多样的数据集中提取可操作的知识。

通常会在社交网络（例如google，facebook，yahoo，twitter），生物和健康科学（例如药物发现，患者护理）中收集大量文本，视频和流数据形式的复杂结构数据，科学和工程（例如，天文学，网络，智能建筑），商业和工业（例如，汽车，机器人，银行，保险，广告网络）以及整个政府和社会。数据科学家将帮助量化和解决现代社会紧迫的问题，包括医疗保健，可持续性，安全性，公平和经济学方面的问题。

s-lsa程序信息
lsa学院提供的数据科学专业是工程学院eecs系cse部门与lsa学院统计系的联合课程。数据科学家融合了计算机科学和统计学中的技术（例如机器学习，人工智能，模式识别，统计学习，概率模型和可视化）来管理，分析和解释数据。

数据科学专业是一个严格的程序，它将为学生提供与分析和处理大型复杂数据集相关的计算机科学，统计学和数学方面的基础。学生将接触到数据科学方法的实际使用以及方法和算法性能的理论基础。该计划的毕业生将为数据科学领域的激动人心的职业做好充分的准备，并将有机会继续深造。

数据科学专业共包括42个必修学分，不包括前提条件或专业课程。所有课程必须以最低c级完成。请注意，eecs部门将学生限制为两次尝试eecs 203，eecs 280和eecs 281。

程序先决条件

eecs 183（4个学分）：入门编程
数学115、116、215（各4个学分）：微积分1-3
数学214或217（4个学分）：线性代数
程序核心

eecs 203（4个学分）：离散数学。可接受的替代方法：数学465。
eecs 280（4个学分）：编程和基本数据结构。
eecs 281（4个学分）：数据结构和算法。 （要注册eecs 281，必须在eecs 203和eecs 280上平均获得2.5的gpa。）
stats 412（3学分）：概率论与统计概论。 （有关满足stats 412要求的其他可接受方式，请参阅《本科常见问题》）
stats 413（4个学分）：应用回归分析（f16）
其他必修课程

机器学习和数据挖掘选修课：eecs 445或stats 415。
可选的数据管理和应用程序：eecs 484或eecs 485。
数据科学应用选修课（3学分）
高级技术选修课


通常必须在高级课程中修读至少3个学分的基本数据科学课程。可在此处找到满足最高要求的常规课程列表。满足最高体验要求的另一种方法是进行独立研究（eecs 499或stat 489）。后一种选择通常将涉及数据科学核心方面的研究或利用数据科学方法的领域研究，这可能是荣誉学位的一部分。独立研究还可以记录实习经验，其中涉及与数据科学有关的大量活动。除预先批准的常规课程外，满足最高要求的任何途径都必须由数据科学顾问预先批准。独立研究的课程等级必须基于记录所开展活动的最终项目报告，并且必须将报告提供给s计划办公室。

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